Nuestra investigación
Nuestra investigación se centra en la biología de sistemas y la biología computacional, con dos líneas complementarias que comparten un mismo enfoque: usar modelos matemáticos y datos a gran escala para comprender sistemas complejos y apoyar la toma de decisiones.
Metabolismo microbiano y biología de sistemas. Reconstruimos, simulamos y analizamos modelos metabólicos a escala genómica, incluidos modelos con restricciones enzimáticas, y los integramos con datos transcriptómicos y otros datos ómicos y con modelos de bioprocesos. Con ello buscamos entender cómo se adaptan los microorganismos a distintas condiciones y diseñar de forma racional cepas para producir compuestos de valor a partir de subproductos industriales y biomasa. Trabajamos con levaduras, bacterias y actinomicetos, con énfasis en la ingeniería metabólica y en la curación abierta de modelos por parte de la comunidad.
Inteligencia artificial para epidemiología y salud pública. Desarrollamos modelos de aprendizaje profundo basados en redes LSTM (Long Short-Term Memory) para predecir brotes de dengue a partir de series temporales de vigilancia epidemiológica y de variables (climáticas / ambientales / demográficas). Nuestro objetivo es generar sistemas de alerta temprana que sean interpretables, reproducibles y útiles para los servicios de salud de nuestra región.
Promovemos la ciencia abierta y el desarrollo de software reproducible, y estamos abiertos a colaboraciones con grupos de microbiología, epidemiología, ingeniería y ciencia de datos.
Líneas de investigación
- Ómicas, Bioinformática y Biología de Sistemas
Publicaciones destacadas
- Reconstruction, simulation and analysis of enzyme-constrained metabolic models using GECKO Toolbox 3.0Yu Chen, Johan Gustafsson, Albert Tafur Rangel, Mihail Anton, Iván Domenzain, Cheewin Kittikunapong, Feiran Li, Le Yuan, Jens Nielsen, Eduard J. Kerkhoven · Nature Protocols · 2024 · https://doi.org/10.1038/s41596-023-00931-7
Cursos
- Bioinformática
- Genética Microbiana